距离Tensorflow的1.2.1版本发布才过去一个月，但新发布的1.3版本已经包含了诸多更新。开发者可以在Tensorflow Github页找到完整的发布报告。本文则会概述开发者在升级到1.3版本之前和之后应知晓的最重要变化。从cuDNN 5.1到cuDNN 6开发者要从1.2.1升级到1.3，还需要升级系统中的cuDNN版本。1.3的编译版本是用NVIDIA的cuDNN 6编译的，而1.2
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2024-02-23 23:26:55
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1.导入tf.keras模块tf.keras是TensorFlow对Keras API（application programming interface应用程序接口）规范的实现。 这是用于构建和训练模型的高级API，它是tensorflow超级重要的模块， tf.keras使TensorFlow易于使用，同时不会牺牲灵活性和性能。一般习惯在电脑里创建一个新的环境：-n_name_python=3
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2024-01-14 11:14:39
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优点：以FP32到INT8量化为例，模型存储占用减小为1/4；增加数据throughput。 什么是量化：表达式：示意图：为什么不使用线性量化(y=ax+b)？因为线性量化后做乘运算会改变分布。怎么量化：TensorFlow Lite量化：训练后量化和量化训练两种方式。训练后量化方式：过程：1.权重量化. 2.infer校准数据集统计activations的最大最小值以量化activat
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2024-03-13 09:37:28
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八大机器学习框架的对比：(1) TensorFlow：深度学习最流行的库之一，是谷歌在深刻总结了其 前身 DistBelief 的经验教训上形成的；它不仅便携、高效、可扩 展，还能再不同计算机上运行:小到智能手机，大到计算机集群都 能；它是一款轻量级的软件，可以立刻生成你的训练模型，也能 重新实现它；TensorFlow 拥抱创新，有强大的社区、企业支持， 因此它广泛用于从个人到企业、
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2024-03-26 14:24:34
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套索工具（套索工具亦可以进行布尔运算，即选区的加减）①消除锯齿：一般抠图要勾选 ②宽度：（套索工具离图形边界的距离）该值决定了以光标中心为基准，以设置的数值为半径，其整个圆周围有多少个像素能够被工具检测到，来进行自动识别边界。边界清晰时可以设置数值高一点。 ③对比度：（图形边界颜色之间的对比，边界颜色越清晰，设置的对比度要越高，如果边界有两种相近的颜色，即边界不清晰，需要设置低一点的对比度，这样它
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2024-09-18 14:12:48
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本指南说明了如何在 Windows 系统上安装 TensorFlow。选择准备安装的 TensorFlow 类型从以下选项中选择您需要安装的 TensorFlow 类型：仅支持 CPU 的 TensorFlow。 如果系统无 NVIDIA® GPU，则必须安装该版本。需要说明的是，该版本的 TensorFlow 相比另一版本更容易安装（通常 5 到 10 分钟即可完成安装），因此即使系统包含 NV
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2024-05-27 22:48:42
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XML文件关于这个文件格式，其实我接触并不多。 具体介绍见XML文件结构和基本语法 类似的有YAML。为什么要写XML文件最近头疼依然是在做数据集标记，因为原始LableImage工具生成的是XML文件，因为装不上这个工具，所以用Matlab标记了，需要将数据写进XML，和那个工具生成一样的格式。 从同事那里拿来工具生成的标准XML文件，开始有点懵。 标准文件是这个样子：椭圆画出部分是当前图片的基
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2024-03-19 17:26:31
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功能组件（数据管道、回调函数、特征列处理）前言本文是《pytorch-tensorflow-Comparative study》，pytorch和tensorflow对比学习专栏，第三章——功能组件（数据管道、回调函数、特征列处理部分）。虽然说这两个框架在语法和接口的命名上有很多地方是不同的，但是深度学习的建模过程确实基本上都是一个套路的。所以该笔记的笔记方式是：在使用相同的处理功能模块上，对比记
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2024-03-21 17:50:39
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Keras 是一个主要由Python 语言开发的开源神经网络计算库。Keras 库分为前端和后端，其中后端可以基于现有的深度学习框架实现，如Theano，CNTK，TensorFlow，前端接口即Keras抽象过的统一接口API。那么 Keras 与tf.keras 有什么区别与联系呢？其实Keras 可以理解为一套搭建与训练神经网络的高层API 协议，Keras 本身已经实现了此协议，可以方便的
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2024-04-06 16:44:22
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tensorflow各个版本参考文章1.x各版本下载地址 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow/tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系 一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系版本Python 版本编译器编译工具cuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.0.0-a
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2024-04-24 11:25:56
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TensorFlow1学习TensorFlow学习1.简介与基础1.1 构建计算图(Graph)1.1.1默认图1.1.2创建新图1.1.3Tensor张量/数据(1). 0阶张量(2). 1阶张量(3). 2阶张量(4). 关于张量的一些操作1.tf.reshape(x,shape)2.Tensor中的常量(constant)3.Tensor中的随机数(random)4.Tensor中的初始化(
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2024-08-19 10:40:28
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如果自己的GPU还可以，个人强烈建议装一个GPU版本的tensorflow，会比CPU版本的快很多。所需软件：anaconda，CUDA，CUDNN，tensorflow-gpu说明：这个四个软件之间版本协调非常不好，本人也是踩了很多坑，装了又卸，卸了又装，才找到合适的搭配： anaconda3.5.2，CUDA9.0.176，CUDNN7.0.5，tensorflow-gpu1.5.0CUDA跟
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2024-02-21 14:12:21
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TensorFlow与PyTorch对比计算图分布式训练生产部署比较 参考链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/80733307 计算图计算图是一种将计算描述成有向无环图的抽象方式。图是一种由节点Node（顶点）和边Edge构成的数据结构，是由有向的边成对连接的顶点的集合。结点：表示数据，如向量、矩阵、张量。 边：表示运算，如加减乘除卷积等。pytorch使用动态
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2024-03-19 07:15:10
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Win10环境下安装Tensorflow GPU版【Tensorflow1.11.0+CUDA9.0+CUDNN7.1】废话不多说，直接上干货（1）tensorflow版本和cuda/cudnn版本的对应关系弄清楚tensorflow版本和cuda/cudnn版本的对应关系，防止不兼容问题的发生 目前tensorflow的最高版本为1.14.0。由于与其对应的CUDA和CUDNN版本未知，所以不建
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2024-03-26 12:55:03
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YOLOv3，快如闪电，可称目标检测之光。PyTorch实现教程去年4月就出现了，TensorFlow实现一直零零星星。现在，有位热心公益的程序猿 (Yunyang1994) ，为它做了纯TensorFlow代码实现。这份实现，支持用自己的数据训练模型。介绍一下TensorFlow实现，包含了以下部分：
· YOLOv3架构
· 权重转换器 (Weight C
目录写在前面Cross-Entropy Loss (softmax loss)Contrastive Loss - CVPR2006Triplet Loss - CVPR2015Center Loss - ECCV2016L-Softmax Loss - ICML2016A-Softmax Loss - CVPR2017AM-Softmax Loss-CVPR2018ArcFace Loss -
# PyTorch与TensorFlow对比指南
PyTorch与TensorFlow是目前两个最流行的深度学习框架，各自都有独特的优势与应用场景。因此，针对它们的对比，不仅能够帮助我们理解这两个框架的特点，还能为以后的选择提供依据。本文将为你提供一个完整的对比流程，以及实现代码的详细讲解。
## 对比流程
以下是对比PyTorch和TensorFlow的主要步骤：
| 步骤
原创
2024-09-17 06:11:49
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tensorflow1.x和tensorflow2.x对比与总结1. 主要区别有如下几点1.0. 易于使用（Ease of use）1.1. 使用Eager模式（Eager Execution）1.2. 建立模型和部署变得容易（Model Building and deploying made easy）1.3. 简化了Data pipeline（The Data pipeline simpli
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2024-02-27 20:12:44
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主流深度学习框架对比（TensorFlow、Keras、MXNet、PyTorch）近几年来，深度学习的研究和应用的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架层出不穷，包括 TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，CNTK，Theano，Caffe，DeepLearning4，Lasagne，Neon，等等。Google，Microsoft 等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战，当
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2023-08-11 14:36:26
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刚开始接触深度学习，因为有的教程是基于pytorch有的是基于tensorflow，前几天安装完成了pytorch，现在安装一下tensorflow，查看pytorch安装教程请移步： 文章目录前言1 cuda安装2 cuDNN安装3 tensorflow 安装 前言tensorflow的安装过程比pytorch要复杂一些，一定要仔细，不然很容易安装错。 安装tensorflow前需要安装cuda
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2024-05-07 15:05:44
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